一种光照不均匀图像的恢复增强方法

图像运动模糊复原算法综述概要

７５２ｂ＝———＝；———＃＝＝——＝＝＝＝—＃＝＝；＝————＝—＝——＝＝＝＝＝——＝＝＝——＝—＃一ａ以科学发展观促进科技创新（下）２１ＥｉｃｈｍａｎｎＧ，ＳｔｏｊａｎｃｉｃＭ．Ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｖｉｎｇｓｉｇｎａｌａｎｄｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｏｒｙ．Ａｐｐｌ．Ｏｐｔ．１９８７。Ｖ０１．２６：１９１１～１９１８ｌｉｎｅａｒａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅｍｅｍ—２２ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｂｉｌｉｔｉｅｓ．ＨｏｐｆｉｅｌｄＪＪ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｅｍｅｒｇｅｎｔＰｒｏｃＮａｔＡｃａｄＳｃｉＵＳＡ。１９８２，（７９）：２５５４～２５５８ｉｎｉｎｖｅｒｓｅａｎｄｗｉｅｎｅｒｆｉｌｔｅｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｓｏｆｍｏｔｉｏｎ—ｂｌｕｒｒｅｄ２３２４ＳｔｅｎｄｅｒＪ．（ｅｄ）．ＰａｒａｌｌｅｌＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：ＴｈｅｏｒｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．１０ＳＰｒｅｓｓ．１９９３ｅｒｒｏｒｓＬｉｍＨ。ＴａｎＫＣ，ＴａｎＢＴＧ．Ｅｄｇｅｉｍａｇｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｗｉｎｄｏｗｉｎｇｔｒｅａｔｍｅｎ

ｔ．ＣＶＧＩＰ．１９９１，５３：１８６。１９５作者简介刘晶晶，现为北京大学遥感所、中国矿业大学（北京）机电学院计算机硕士。研究方向：图像处理与模式识别。电话：（０１０）５１７３３３８０；Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｊｊ０１０＠１２６．ｃｏｍ。晏磊，现为北京大学地球与空间科学学院教授，博士生导师，北京市空间信息集成与３Ｓ工程应用重点实验室主任。何凯，现为北京大学遥感所博士后。研究方向：分形、小波理论及其在遥感影像处理方面的应用。宁书年，现为中国矿业大学（北京）博士生导师，地球探测与信息技术博士点学科带头人。ＬＥＤ显示技术及其发展趋势罗妙宣１王华１’２夏华丽２１．北京大学空间信息集成与３Ｓ工程应用北京市重点实验室，北京，１００８７１；２．中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京，１０００８３摘要本文介绍了ＬＥＤ显示技术的工作原理、简要介绍了它的系统组成；并与ＣＲＴ技术、ＬＣＤ技术进行了比较，阐明了该技术的发展趋势及其应用前景。关键词ＬＥＤ显示技术半导体一、引言随着时代步伐的前进，信息已经日益成为人们关注的焦点，信息发布的方式就显得尤为重要，基于ＬＥＤ显示技术的显示屏就这样应运而生了。ＬＥＤ显示屏是由发光二极管组成的平面点阵来显示图像信息的器件。它以其自身的高亮度、低能耗、长寿命、响应快和无辐射的优点在短短的几十年发展成为现代信息发布的重要手段，并被广泛地应用于证券交易、金融、交通、体育、广告等领域。最近几年以ＧａＮ为基础的２％族半导体材料和器件方面取得了突破性进展，导致了ＧａＮ基蓝光ＬＥＤ进入市场，并被用于全色大屏幕显示器，使ＬＥＤ显示器的发展进入了一个全新阶段。ＬＥＤ材料分无机和有机两种，无机材料激发电压低、设备工艺简单、亮度高；近年来基于有机发光二极管（ＯＬＥＤ）的平板显示器，由于其新颖的特性正在成为平板显示器领域的一个新增长点。二、ＬＥＤ显示技术的工作原理ＬＥＤ（ＬｉｇｈｔＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）是指通过一定的控制方式，用于显示文字、文本图形图像和行情等各种 图像运动模糊复原算法综述作者：作者单位：刘晶晶，晏磊，何凯，宁书年刘晶晶(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871;中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083，晏磊,何凯(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871，宁书年(中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083 本文读

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法]

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法] 第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR ）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说

360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和 仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键 环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术

运动模糊图像复原算法实现及应用

任务书 1、课程设计目的： 1）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。 2）熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。 2、课程设计的题目：运动模糊图像复原算法实现及应用 1）创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。 2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。 3）对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。 3、课程设计方案制定： 1）程序运行环境是Windows 平台。 2）开发工具选用matlab、VC++、VB、C#等，建议选用matlab作为编程开发工具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。 3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分。 4、课程设计的一般步骤： 1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。 2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。 3）程序设计：掌握的语言，编写程序，实现所设计的功能。 4）调试与测试：自行调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。 5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进行综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定方法，评出成绩。 5、要求

1）理解各种图像处理方法确切意义。 2）独立进行方案的制定，系统结构设计合理。 3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时做适当的注释。 目录 摘要 (2) 一、概述 (3) 1.1选题背景 (3) 1.2课程设计目的 (4) 1.3设计内容 (5) 二、图像退化与复原 (6) 2.1图像退化与复原的定义 (6) 2.2图像退化模型 (7) 2.3运动模糊图像复原的方法 (7) 2.3.1逆滤波复原法 (8) 2.3.2维纳滤波的原理 (9) 三、运动模糊图象复原的matlab实现 (10) 3.1维纳滤波复原 (10) 3.2约束最小二乘滤波复原 (10) 3.3 运动模糊图像复原实例 (11) 四、课程设计总结与体会 (14)

图像增强方法的研究

图像增强方法的研究 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法及其算法，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。如何选择合适的方法对图像进行增强处理，是本文的主要工作，为了突出每种增强方法的差异，本文在Matlab的GUI图形操作界面中集合了四种常用算法的程序，以达到对各种算法的对比更直观和鲜明的效果。 关键词：图像增强直方图均衡化灰度变换平滑锐化

目录 1 图像增强的基本理论 (3) 1.1 课题背景及意义 (3) 1.2 课题的主要内容 (4) 1.3 数字图像基本概念 (5) 1.3.1数字图像的表示 (5) 1.3.2 图像的灰度 (5) 1.3.3灰度直方图 (5) 1.4 图像增强概述 (6) 1.5图像增强概述 (8) 1.5.1图像增强的定义 (8) 1.5.2常用的图像增强方法 (8) 1.5.3图像增强的现状与应用 (9) 2 图像增强方法与原理 (10) 2.1 图像变换 (10) 2.1.1 离散图像变换的一般表达式 (10) 2.1.2 离散沃尔什变换 (11) 2.2 灰度变换 (12) 2.2.1 线性变换 (12) 2.2.2 分段线性变换 (13) 2.2.3 非线性变换 (13) 2.3 直方图变换 (14) 2.3.1 直方图修正基础 (14) 2.3.2 直方图均衡化 (16) 2.3.3 直方图规定化 (17) 2.4 图像平滑与锐化 (18) 2.4.1 平滑 (18) 2.4.2 锐化 (19)

运动模糊图像复原课程设计

目录 摘要 (2) 1、引言 (3) 2、图像的退化模型 (4) 2.1模糊图像的一般退化模型 (4) 2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (6) 2.3离散函数的退化模型 (8) 3、运动模糊图像的复原方法及原理 (10) 3.1有约束最小二乘复原原理 (10) 3.2逆滤波复原原理 (11) 3.3维纳滤波复原原理 (12) 4、图像复原仿真过程与结果分析 (15) 4.1运动模糊图像复原仿真过程 (15) 4.1结果分析 (18) 总结 (19) 参考文献 (20)

摘要 随着计算机技术的发展，计算机的运行速度和运算精度得到进一步提高，其在图像处理领域的应用日见广泛。图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。本论文研究目的在于将传统的光学理论与正在发展的数字图像处理方法相结合，利用计算机对运动模糊图像进行复原，进一步提高运动模糊图像的复原精度，降低在拍摄过程中对光学设备精度和拍摄人员的要求。可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有十分重要的现实意义。

第一章引言 在实际的日常生活中，人们要接触很多图像，画面。而在景物成像这个过程里可能会出现模糊、失真或混入噪声，最终导致图像质量下降，这种现象称为图像“退化”。因此我们可以采取一些技术手段来尽量减少甚至消除图像质量的下降，还原图像的本来面目，即在预定义的意义上改善给定的图像，这就是图像复原。尽管图像增强和图像复原之间有重叠部分，但前者主要是主观处理，而图像复原大部分是客观处理。复原通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一副退化的图像。因此，复原技术趋向于将退化模型化并用相反的处理来恢复原图像，即考虑用模糊函数来消除图像的模糊。引起图像模糊有多种多样的原因，举例来说有运动引起的，高斯噪声引起的，斑点噪声引起的，椒盐噪声引起的等等。 本文主要研究离焦模糊图像的复原，离焦模糊图像是指在拍摄时景物与相机的相对运动引起的离焦 ,或是成像区域内不同深度的对象所引起不同程度的离焦 ,还有由于在成像区域中存在不同深度的对象会使自动调焦系统引起混淆而导致拍摄的相片离焦等。因此本文研究使用MATLAB把退化现象模型化，并利用维纳(Wiener)滤波、约束最小二乘滤波算法、逆滤波等常用的滤波方法用MATLAB进行了仿真实现，为人们在不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的复原算法提供了一定的依据．

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系 列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中，很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双 目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像，用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图 像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型： (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待

维纳维纳滤波实现模糊图像恢复

维纳滤波实现模糊图像恢复 摘要 维纳滤波器是最小均方差准则下的最佳线性滤波器，它在图像处理中有着重要的应用。本文主要通过介绍维纳滤波的结构原理，以及应用此方法通过MA TLAB 函数来完成图像的复原。 关键词：维纳函数、图像复原 一、引言 在人们的日常生活中，常常会接触很多的图像画面，而在景物成像的过程中有可能出现模糊，失真，混入噪声等现象，最终导致图像的质量下降，我们现在把它还原成本来的面目，这就叫做图像还原。引起图像的模糊的原因有很多，举例来说有运动引起的，高斯噪声引起的，斑点噪声引起的，椒盐噪声引起的等等，而图像的复原也有很多，常见的例如逆滤波复原法，维纳滤波复原法，约束最小二乘滤波复原法等等。它们算法的基本原理是，在一定的准则下，采用数学最优化的方法从退化的图像去推测图像的估计问题。因此在不同的准则下及不同的数学最优方法下便形成了各种各样的算法。而我接下来要介绍的算法是一种很典型的算法，维纳滤波复原法。它假定输入信号为有用信号与噪声信号的合成，并且它们都是广义平稳过程和它们的二阶统计特性都已知。维纳根据最小均方准则，求得了最佳线性滤波器的的参数，这种滤波器被称为维纳滤波。 二、维纳滤波器的结构 维纳滤波自身为一个FIR 或IIR 滤波器，对于一个线性系统，如果其冲击响应为()n h ，则当输入某个随机信号)(n x 时， Y(n)=∑-n )()(m n x m h 式（1） 这里的输入 )()()(n v n s n x += 式（2） 式中s(n)代表信号，v(n)代表噪声。我们希望这种线性系统的输出是尽可能地逼近s(n)的某种估计，并用s^(n)表示，即 )(?)(y n s n = 式（3） 因而该系统实际上也就是s(n)的一种估计器。这种估计器的主要功能是利用当前的观测值x(n)以及一系列过去的观测值x(n-1),x(n-2),……来完成对当前信号值的某种估计。维纳滤波属于一种最佳线性滤波或线性最优估计，是一最小均方误差作为计算准则的一种滤波。设信 号的真值与其估计值分别为s(n)和)(?n s ，而它们之间的误差 )(?)()(e n s n s n -= 式（4） 则称为估计误差。估计误差e(n)为可正可负的随机变量，用它的均方值描述误差的大小显然

图像退化与复原

G(u,v) =F(u,v)+N(u, v) ⑶ 实验名称：图像退化与复原 实验目的 1. 了解光电图像的退化原因； 2. 掌握和理解基本的噪声模型，并能对图像进行加噪处理； 3. 了解点扩展函数(PSF)与光学传递函数(OTF)的关系，熟悉几种经典的退化模 型的 模拟试验和OTF 估计方法； 4. 熟悉和掌握几种经典的图像复原方法及其基本原理； 5. 能熟练利用MATLAB 或C/C++工具进行图像的各种退化处理， 并能编程实现 退化 图像的复原。 三. 实验原理 光电成像系统出现图像退化的过程是复杂多变的，为了研究的需要，通常情 况下都把退化简化为化为一个线性移不变过程，见下图 1所示。 障质过稈 | 屯原 图1光电图像退化与复原原理图 因此，在空域中退化过程可以表示如下： g (x,y) = f (x,y) * h(x,y) + h(x,y) (1) 只有加性噪声不存在情况下，退化过程可以模型化如下表达式： g(x,y) = f (x,y) + h(x,y) (2) 其频域表达式为 :

针对这种退化图像的复原，除了周期噪声以外，通常都可以采用空间域滤波 的方法进行图像复原，此时图像复原与图像增强几乎是没有区别的。常见的空间 域滤波方法有均值滤波器和统计排序滤波器。 当退化图像存在线性移不变退化时， 图像的复原不能采用简单空间域滤波器 来实现，要实现线性移不变退化图像的复原， 必须知道退化系统的退化函数，即 点扩展函数h(x,y)。在点扩展函数已知的情况下，常见图像复原方法有逆滤波 和维纳滤波两种。 在考虑噪声的情况下，逆滤波的原理可以表示如下： 通常情况下，N (u,v)是未知的，因此即使知道退化模型也不能复原图像 此外，当H (u,v )的任何元素为零或者值很小时，N (u,v )/H (u,v )的比值决定 着复原的结果，从而导致图像复原结果出现畸变。对于这种情况， 通常采用限制 滤波频率使其难以接近原点值，从而减少遇到零值的可能性。 维纳滤波则克服了逆滤波的缺点，其数学模型表示如下： 然而，为退化图像的功率谱很少是已知的，因此常常用下面表达式近似: 因此，本实验的内容就是利用上述经典图像复原的原理，对降质退化图像进 行复原。 四. 实验步骤 本次实验主要包括光电图像的退化模型和复原方法实现两大部分内容。 (一)图像的退化图像 1、大气湍流的建模 ° F(u,v) = G(u,v) U F(u,v) = G(u,v) H(u,v) F(u,v) + N(u,v) H(u,v) ° 犏 F (u,v)=犏 J _________ (u,v) H (u,v) H *(u,v)2 + S h (u,v)/S f (u,v) G(u,v)

MATLAB常用图像增强方法(精)

数字图像处理 实验报告 实验名称：常用图像增强方法 专业班级： 07级电子信息工程2班 姓名：王超 学号： 20077427 一、实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的增强技术。 二、实验步骤 1、显示图像直方图 选择一幅图像，转化为灰度图像后显示其直方图，建立M文件程序如下：a=imread('f:\chuan.jpg'；

b=rgb2gray(a； subplot(1,2,1； imshow(b； subplot(1,2,2； imhist(b 结果如图： 2、直方图均衡化 建立M文件，程序如下：a=imread('f:\chuan.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,3,1;imshow(b; subplot(1,3,2;imhist(b;

c=histeq(b,64; [c,T]=histeq(b; subplot(1,3,3;imhist(c 结果如图： 3、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波，窗口分别采用3*3,5*5,7*7 建立M文件程序如下： a=imread('f:\chuan1.jpg'; x=rgb2gray(a; b=imnoise(x,'salt & pepper', 0.04; subplot(2,2,1;imshow(b; c=medfilt2(b,[3 3]; subplot(2,2,2;imshow(c;

d=medfilt2(b,[5 5]; subplot(2,2,3;imshow(d; e=medfilt2(b,[7 7]; subplot(2,2,4;imshow(e 结果如图：1图为加噪图像，2、3、4图分别为窗口采用3*3、5*5、7*7的滤波后的图像 4、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 建立M文件程序如下： a=imread('f:\chuan1.jpg'; b=rgb2gray(a; subplot(1,2,1;imshow(b; h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1]; c=filter2(h,b;

图像增强研究现状

在借鉴国外相对成熟理论体系与技术应用体系的条件下,国内的增强技术与应用也有了很大的发展。总体来说,图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期与应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代,当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示,大多采用中、大型机对其进行处理。在这一时期由于图像存储成本高,处理设备造价高,因而其应用面很窄。20世纪70年代进入了发展期,开始大量采用中、大型机进行处理,图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式,特别就是出现了CT与卫星遥感图像,对图像增强处理提出了一个更高的要求。到了20世纪80年代,图像增强技术进入普及期,此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。20世纪90年代进入了应用期,人们运用数字图像增强技术处理与分析遥感图像,以有效地进行资源与矿藏的勘探、调查、农业与城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。在生物医学工程方面,运用图像增强技术对X射线图像、超声图像与生物切片显微图像等进行处理,提高图像的清晰度与分辨率。在工业与工程方面,主要应用于无损探伤、质量检测与过程自动控制等方面。在公共安全方面,人像、指纹及其她痕迹的处理与识别,以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。图像增强就是图像处理的重要组成部分,传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。随着对图像技术研究的不断深入与发展,新的图像增强方法不断出现。例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中,提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题,并且随着交互式图像增强技术的应用,可以主观控制图像增强效果。同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展:例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。这些算法通过分割图像,然后在子层图像内做均衡处理,较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题,并且可以控制子层灰度映射范围,增强效果较好。 20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置,如打印过程的选择与亮度等级的分布等问题。在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法,使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级,这种方法明显改善了图像复原的效果。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了,这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。1964年,研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备,采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理,同时她们也考虑太阳位置与月球环境的影响,最终成功地绘制出了月球表面地图。随后她们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理,使图像质量进一步提高。这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究与设备的改进,并专门成立了图像处理实验室IPL。在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理,最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。 20世纪60年代末与20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测与天文学等领域。X射线就是最早用于成像的电磁辐射源之一,在1895年X射线由伦琴发现。20世纪70年代Godfrey N、Hounsfield先生与Allan M、Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术:一个检测器围绕病人,并用X射线源绕着物体旋转。X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。其原理就是用感知的数据去重建切片图像。当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片,这些切片组成了物体内部的再现图像。到了20世纪80年代以后,各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像,而且开始处理三维图像。许多能获得三维图像的设备与分析处理三维图像的系统已经研制成功了,图像处理技术

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对

(完整word版)运动模糊图像复原开题报告

数字图像处理大作业 - 运动模糊图像复原 开题报告 小组成员：张博文、范桂峰、笪腾飞 一、研究意义 相机对物体成像时 ,由于平台的颤振,在曝光时间内成像器件与物体之间往往存在着相对运动 ,在像面上产生像移 ,因此拍出来的图像是被运动模糊后的图像。这种图像质量较差 ,对比度和分辨率均降低 ,需要进行恢复。 二、研究现状 如果这种相对运动属于平动,则可以把模糊过程看作一个线性位移不变的系统。因此 ,如果知道了系统的冲激响应 ,在这里是点扩展函数 ( PSF) ,就可以用来恢复图像。但是 ,模糊过程的点扩展函数往往是不知道的,因此图像恢复的关键就变成了如何推导点扩展函数。如 Marius Tico 从图像序列入手 ,通过一帧快速曝光未被运动模糊,但却因曝光不足而信噪比很低的图像,以及一帧曝光充足但被运动模糊了的图像来计算点扩展函数,然后恢复。但更多的研究还是集中在如何从单帧被模糊了的图像中找出点扩展函数,主要有2类 ,一类从空域直接入手,利用差分、相关等等各种方法计算,另一种则是通过图像变换后的频谱域中的零值点来计算,这些方法往往只能计算特殊运动形式的点扩展函数 ,主要是匀速直线运动,而且受噪声影响精度比较低。相机的振动通常比较复杂 ,这些方法的适用性受到限制,因此 ,需要找到一种能够不受运动形式和运动方向限制的计算模糊过程点扩展函数的方法。 一种方法是利用了利用经阈值化处理的Radon 变换估计模糊方法，通过微分自相关法估计模糊长度，最后应用带最优窗的维纳滤波进行图像复原，该算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参数并取得了较好的恢复效果，提升了图像恢复的抗噪性能，具有实际参考价值。这是属于第一种空域处理方法。 另一种方法是运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计，通过霍夫变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数，当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后，用神经网络方法进行恢复。这种恢复模型可以对任意角

【精选】运动模糊图像复原

数字图象处理实验报告 2011年5月5日 目录 1 绪论 (3) 2、图像退化与复原 (4) 2.1 图像降质的数学模型 (4) 2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (5) 2.3点扩散函数的确定 (7)

2.3.1典型的点扩散函数 (7) 2.3.2运动模糊点扩散函数的离散化 (8) 3、运动模糊图象的复原方法及原理 (9) 3.1逆滤波复原原理 (9) 3.2维纳滤波复原原理 (10) 3.3 有约束最小二乘复原原理 (11) 4、运动模糊图像复原的实现 (12) 4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现 (13) 4.2 复原结果比较 (16) 实验小结 (16) 参考文献 (17) 前言 在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。 图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动

而造成的图象模糊则称为运动模糊。所得到图象中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图象。运动模糊图象在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。作为一个实用的图象复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。 图象复原关键是要知道图象退化的过程，即要知道图象退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)象。由于图象中往往伴随着噪声，噪声的存在不仅使图象质量下降，而且也会影响了图象的复原效果。从上面论述可以知道，运动造成图象的退化是非常普遍的现象，所以对于退化后的图象进行复原处理非常具有现实意义。图象复原的目的就是根据图象退化的先验知识，找到一种相应的反过程方法来处理图象，从而尽量得到原来图象的质量，以满足人类视觉系统的要求，以便观赏、识别或者其他应用的需要。 1、绪论 数字图象处理研究有很大部分是在图象恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图象处理程序的编写。数字图象处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。 在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。此外还有数字化、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。总之，使图象发生退化的原因很多，但这些退化现象都可用卷积来描述，图象的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图象受噪声的影响，最后对于图象的复原结果可能偏离真实图象非常远。由于以上的这些特性，图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。 本次实验主要在PSF对图像进行运动模糊退化处理的基础上，采用逆滤波、维纳滤波和最小二乘滤波来实现图像的复原。

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现（一） 来源：中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者：陈挺编辑：studa090420 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

图像增强理论简述

图像增强方法研究 一、图像增强研究现状 图像增强是图像处理的基本内容之一，图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更合适。处理的结果使图像更适应于人的视觉特性或机器的识别系统。 二、图像增强所要借助的软件MATLAB MATLAB 是MATrix LABoratory（“矩阵实验室”）的缩写，是由美国MathWorks 公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的，功能强大、操作简单的语言。是国际公认的优秀数学应用软件之一。 三、图像增强方法分类 1、频域图像增强方法 2、小波域图像增强方法 3、空域图像增强方法 （一）频域图像增强方法 频域图像增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后逆傅立叶变换获得所需结果。其原理如下图所示： 频域图像增强原理图 1、平滑噪声 有些图像是通过扫描仪扫描输入、或传输通道传输过来的。图像中往往包含有各种各样的噪声。这些噪声一般是随机产生的，因此具有分布和大小不规则性的特点。这些噪声的存在直接影响着后续的处理过程，使图像失真。图像平滑就是针对图像噪声的操作，其主要作用是为了消除噪声，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，均值滤波是一种线性空间滤波，它用一个有奇数点的掩模在图像上滑动，将掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度的平均值代替，如果规定了在取均值过程中掩模内各像素点所占的权重，即各像素点所乘系数，这时就称为加权均值滤波；中值滤波是一种非线性空间滤波，其与均值滤波的区别是掩模中心对应像素点的灰度值用掩模内所有像素点灰度值的中间值代替。 2、锐化 平滑噪声时经常会使图像的边缘变的模糊，针对平均和积分运算使图像模糊，可对其进行反运算采取微分算子使用模板和统计差值的方法，使图像增强锐化。图像边缘与高频分量相对应，高通滤波器可以让高频分量畅通无阻，而对低频分量则充分限制，通过高通滤波器去除低频分量，也可以达到图像锐化的目的。 （二）小波域图像增强方法 小波是近几年发展起来的一种时频分析工具，它同时具有时频局部化能力和多分辨率分析的能力，因此它更适用于信号处理领域。 之前的图像降噪大多采用低通滤波器直接滤除高频信息，因此使得在去除噪声的同时，也去掉了一些有用的高频信息，损失了图像的细节。而采用小波进行去噪，由于其多分辨率特性，它用不同中心频率的带通滤波器对信号进行滤波，把主要反映噪声频率的尺度系数去掉，再